一、HDFS核心参数1.1 NameNode内存生产配置查看 NameNode 占用内存，查看 DataNode 占用内存jmap -heap PID 或者 jps -heap PIDNameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte，一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？ 1281281024*1024/150Byte≈9.1亿Hadoop2.x 系列， 配置 Na
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2023-07-03 20:01:50
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Hadoop是什么？Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解:数据通过Haddop的集群处理后
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2023-08-09 11:04:29
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主机角色分配：NameNode、DFSZKFailoverController角色oversea-stable、bus-stable；需要安装软件有：JDK、Hadoop2.7.1nod3主机角色分配：ResourceManager；需要安装软件有：JDK、Hadoop2.7.1node4、node5、node6主机角色分配：JournalNode、DataNode、NodeManager、Quo
原创
2018-06-15 11:46:05
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## Apache Hadoop 实现流程
Apache Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和处理。在教会小白如何实现 Apache Hadoop 之前，我们先来了解一下整个实现的流程。
### 整体流程
下面是实现 Apache Hadoop 的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| -- | -- |
| 步骤 1 | 准备环境 |
| 步骤
原创
2023-08-19 13:27:15
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Apache™Hadoop®项目为可靠的，可扩展的分布式计算开发开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于在应用层检测和处理故障，从而在一组计算机之上提供高可用性服务，每个计算机都可能出现故障。该项目包括这些模块：Ha
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2023-07-05 15:49:34
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介绍在这篇博客里，我将介绍Apache Hadoop HDFS的架构。如果想熟练掌握Hadoop，HDFS&YARN是两个很重要的概念。在上一篇博客中，你已经知道了HDFS是一个分布式文件系统，部署在廉价的硬件上。现在，是时候来更深入地了解HDFS来发现它的神奇。本篇博客主要包含一下内容：HDFS的Master/Slave拓扑结构NameNode，DataNode和Secondary Na
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2023-09-16 11:06:41
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duce模块配置yarn-site.xml yarn模块配置第三类1个： workers。......
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原创
2023-04-05 11:12:45
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由于Hadoop版本混乱多变，因此，Hadoop的版本选择问题一直令很多初级用户苦恼。本文总结了Apache Hadoop和Cloudera Hadoop的版本衍化过程，并给出了选择Hadoop版本的一些建议。1. Apache Hadoop1.1 Apache版本衍化截至目前（2012年12月23日），Apache Hadoop版本分为两代，我们将第一代Hadoo
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2024-01-09 21:48:49
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Hadoop简介： Hadoop是Apache软件基金会旗下的一份开源的分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop是基于Java语言开发的（c c++ 都可以在Hadoop上开发），具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中。Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（分布式文件存储）和 MapReduce（分布式文件处理）。Hadoop被
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2023-07-24 16:54:16
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上节我们学习了JDK安装，这节我们学习一下Hadoop的安装及环境配置首先我们需要到Apache官网下载我们需要的Hadoop版本，Apache产品官网是：http://archive.apache.org/dist/如下图所示，我们可以看到有很多种产品，这里我们需要的是Hadoop因此我们点击hadoop。  
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2024-01-09 22:45:38
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一、项目起源在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。早在 2003 年的时候，Google 就已经面对大于 600 亿的搜索量。但是数据的大规模处理技术还处在彷徨阶段。当时每个公司或者个人可能都有自己的一套工具处理数据。却没有提炼抽象出一个系统的方法。在海量数据处理的需求下，一个通用的分布式数据处理技术框
hadoop1.x 升级到hadoop2.2
对一些地方做了修改，并详细做了说明 HDFS升级，是hadoop集群升级到2.0的关键，而hdfs升级，最重要的是namenode的升级。
首先声明：hadoop1.x不能直接升级到 HA 模式下，namenode是不能升级成功的，这里也借助hadoop2.x兼容hadoop1.x的配置文件来升级。
如果直接
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2023-09-16 00:20:23
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Hadoop3.0新特性介绍，比Spark快10倍的Hadoop3.0新特性Apache hadoop 项目组最新消息，hadoop3.x以后将会调整方案架构，将Mapreduce 基于内存+io+磁盘，共同处理数据。 其实最大改变的是hdfs,hdfs 通过最近black块计算，根据最近计算原则，本地black块，加入到内存，先计算，通过IO，共享内存计算区域，最后快速形成计算结果。1. Had
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2023-08-30 15:47:25
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简介：Spring for Apache Hadoop provides integration with the Spring Framework to create and run Hadoop MapReduce, Hive, and Pig jobs as well as work with HDFS and HBase. If you have simple needs
原创
2012-12-24 12:18:42
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# Apache Hadoop 缺陷分析与解决方案
Apache Hadoop 是一个开源的大数据处理框架，允许用户以分布式方式存储和处理非常大规模的数据。尽管 Hadoop 在大数据生态系统中占有重要地位，但它也有一些缺陷和弱点。本文将探讨Apache Hadoop的一些主要缺陷，并提供相应的解决方案和代码示例。
## Hadoop的主要缺陷
1. **高门槛学习成本**：
Hado
# Hadoop CDH Apache
## 简介
Hadoop是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据集并运行在廉价的硬件上。其中最受欢迎和广泛使用的版本是Cloudera Distribution for Hadoop（CDH），它是基于Apache Hadoop开发的企业级版本。
在本文中，我们将探讨Hadoop CDH Apache的基础知识，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
原创
2024-01-06 03:34:51
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# Apache Hadoop大象：揭秘大数据处理的核心框架
在当今数据驱动的世界中，Apache Hadoop 作为一种开源的分布式计算框架，已成为处理和存储大数据的重要工具。其核心理念是以高效的方式将海量数据分布到多个计算节点，并在这些节点上并行处理数据。Apache Hadoop 的标志性动物是一只大象，这象征着它在处理大数据时的强大和稳健。
## Hadoop的组件
Apache H
## Apache Hadoop Kerberos实现指南
### 1. 概述
Apache Hadoop Kerberos是一种网络身份验证协议，用于保护Hadoop集群中的数据和资源。它通过使用加密和票据交换来确保只有授权用户可以访问集群。在本指南中，我将向您介绍如何实现Apache Hadoop Kerberos。
### 2. 实现流程
以下是实现Apache Hadoop Kerb
原创
2023-08-12 07:09:23
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# 如何实现“Apache Hadoop Common”
## 概述
在开始之前，让我们先了解一下“Apache Hadoop Common”是什么。Apache Hadoop Common是Hadoop框架的核心库，它提供了Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）所需的基本功能。本文将指导你如何实现Apache Hadoop Common。
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原创
2023-11-30 12:05:06
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# Apache Hadoop YARN
Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) is a framework that allows distributed processing of large data sets on clusters. It is one of the key components of the Apac
原创
2023-08-10 14:24:44
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